Misalignment Between Backpropagation and the Hierarchy of Brain Responses to Images

核心要点

问题/背景

这篇论文直接检验一个 NeuroAI 核心问题：深度学习里的 backpropagation 是否在脑中有类似层级对应，尤其是在视觉系统里是否像 forward activations 那样映射到皮层层级。

方法/机制

作者将标准 encoding analysis 从前向激活扩展到 backpropagated gradients，比较 DINOv3 等视觉模型梯度与人类 fMRI/MEG 自然图像响应的对应关系。

结果/证据

它值得收录，因为它把“模型像大脑”从表征相似推进到学习信号/梯度层面的检验，并提示反向梯度与脑层级存在错位，这对脑启发学习算法和模型-脑对齐评价都有概念价值。

收录价值

按当前收录规则，它属于能改变 NeuroAI 问题表述的理论/实证桥接论文；但仍是预印本，结论依赖具体模型、梯度定义和神经数据集。